AIGC算法工程师

岗位职责
1.AIAgent核心开发与业务落地

◦负责AIAgent的架构设计与开发，包括任务规划、工具调用、记忆机制、多智能体协同等核心模块。

◦结合公司业务场景（如智能客服、自动化分析、业务流程助手等），设计Agent的能力边界与交互逻辑，推动Agent从技术原型到实际业务的落地。

◦优化Agent的决策效率与准确性，解决多工具协同、复杂任务拆解、异常场景处理等关键问题。

2.AIGC与大模型技术融合

◦探索大模型（如LLM）与AIAgent的结合方案，将大模型作为Agent的“大脑”，优化提示词工程、上下文理解与输出质量。

◦承担大模型的微调、压缩与部署工作，结合业务私有知识库（RAG），提升Agent对行业知识的理解与专业度。

◦研究文本生成、多模态处理（图文/语音）等AIGC技术，集成到Agent能力中，丰富交互形式。

3.跨团队协作与项目推进

◦与产品、业务团队深度对齐，将业务需求转化为AIAgent的技术方案，明确算法开发范围与验收标准。

◦参与或主导Agent相关项目的算法研发环节，把控技术进度与质量，协调资源解决开发中的技术瓶颈。

4.技术前沿跟踪与能力沉淀

◦持续关注AIAgent、大模型、AIGC领域的最新技术动态（如Agent框架、多智能体协议等），引入行业先进经验。

◦沉淀Agent开发的技术规范、工具组件与最佳实践，助力团队在AIAgent方向的技术能力提升。

任职要求
1.学历与经验基础

◦计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；1-2年以上AI算法开发经验，或优秀应届生/实习经验丰富者也可投递。

◦有AIAgent相关项目经验（含实习或个人项目）者优先，能清晰阐述技术思路与实现过程即可，不强制要求成熟落地案例。

2.AIAgent技术栈实战

◦熟悉AIAgent开发相关框架与工具（如LangChain、LLaMAIndex、AutoGPT等），能独立完成简单Agent原型搭建；有相关技术的学习实践或课程项目经验者也可。

◦理解Agent核心机制（任务规划、记忆管理、工具调用），对多智能体协同、复杂任务拆解有自己的思考，有尝试性开发经验更佳。

◦了解RAG、NL2API、NL2SQL等技术，能将其与Agent能力结合思考，有基础集成实践经验者优先。

3.大模型与编程能力

◦理解大模型（LLM）的基本技术原理，熟悉主流开源大模型（如Llama、Qwen、ChatGLM等）的特性；有大模型微调、语料处理的基础实践（含课程/个人项目）者优先。

◦熟练掌握Python编程语言，具备扎实的代码功底；熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架中至少一种，能独立完成算法模型的开发与调试。

4.综合能力要求

◦具备较强的逻辑思维与问题拆解能力，能从业务视角理解需求，设计基础的Agent技术方案。

◦良好的沟通能力与团队协作意识，能清晰传递技术思路，配合团队推进项目。

◦对AIAgent领域有强烈兴趣与探索欲，学习能力强，能快速跟进新技术并应用到实践中。